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公开(公告)号：CN113223073A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110411276.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种河道水位评估方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：使用Faster R‑CNN截取图像中包含水尺区域的子图像；其中，该图像为摄像头采集的河道水位图像；对子图像进行预处理；使用Canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，对提取的边缘图像进行水平插值；使用霍夫直线检测分别对原始边缘图像以及插值后的边缘图像检测竖直边缘与水平边缘；计算竖直边缘与水平边缘的交点，并根据计算得到的交点及子图像水尺宽度与水尺实际宽度的比例估算出当前的水位高度。采用本发明，能够对当前河道的水位进行自动评估。
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公开(公告)号：CN117197229B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311238629.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院 , 航天科工集团智能科技研究院有限公司
IPC: G06T7/70 , G06T5/90 , G06T7/50 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于亮度对齐的多阶段估计单目视觉里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建深度估计网络、基于亮度对齐的位姿估计网络以及基于双向长短期记忆网络的位姿优化网络；计算相邻帧图像之间的基于亮度对齐的光度损失函数；计算输入位姿估计网络的图像序列的运动约束损失函数；通过位姿优化网络优化位姿估计网络当前时刻输出的相对相机位姿，并计算位姿优化损失函数；训练位姿估计网络、深度估计网络与位姿优化网络进行训练；利用训练好的位姿估计网络与位姿优化网络估计待估计位姿的图像序列中每帧图像对应的相对相机位姿。采用本发明，能够有效提高相对相机位姿估计结果的精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113223073B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110411276.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种河道水位评估方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：使用Faster R‑CNN截取图像中包含水尺区域的子图像；其中，该图像为摄像头采集的河道水位图像；对子图像进行预处理；使用Canny算子对预处理后的图像进行边缘提取，对提取的边缘图像进行水平插值；使用霍夫直线检测分别对原始边缘图像以及插值后的边缘图像检测竖直边缘与水平边缘；计算竖直边缘与水平边缘的交点，并根据计算得到的交点及子图像水尺宽度与水尺实际宽度的比例估算出当前的水位高度。采用本发明，能够对当前河道的水位进行自动评估。
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公开(公告)号：CN117197229A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311238629.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院 , 航天科工集团智能科技研究院有限公司
IPC: G06T7/70 , G06T5/00 , G06T7/50 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于亮度对齐的多阶段估计单目视觉里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建深度估计网络、基于亮度对齐的位姿估计网络以及基于双向长短期记忆网络的位姿优化网络；计算相邻帧图像之间的基于亮度对齐的光度损失函数；计算输入位姿估计网络的图像序列的运动约束损失函数；通过位姿优化网络优化位姿估计网络当前时刻输出的相对相机位姿，并计算位姿优化损失函数；训练位姿估计网络、深度估计网络与位姿优化网络进行训练；利用训练好的位姿估计网络与位姿优化网络估计待估计位姿的图像序列中每帧图像对应的相对相机位姿。采用本发明，能够有效提高相对相机位姿估计结果的精度与鲁棒性。
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